基于多传感器数据融合的温度模糊控制系统设计

介绍一种用于压电复合材料极化过程中对温度进行准确控制的方法,详细阐述了多传感器数据融合技术在控制系统中的应用,对数据融合的方法进行了叙述,建立了数据融合的几种数学模型.     

基于多传感器数据融合啤酒发酵温度监控系统

在啤酒发酵过程中,温度是一个重要的影响因素,采用单一传感器测量啤酒的发酵温度存在误差大,有较大的不确定性等I采用多传感器测量,弥补了单一传感器带来的缺陷;利用计算机强大的数值计算和信息处理能力,通过对失效数据的剔除和应用自适应加权数据融合技术对有效数据进行融合,提高了测温系统的精度和温度测量的可靠性,建立了模糊控制器的模型;实际应用表明,系统测温准确、可靠。     

基于数据融合技术的模糊控制应用一例

介绍基于多传感器算术平均值与分批估计的数据融合方法及模糊控制在火灾模拟实验炉上的应用，并用VB6.0开发了此系统。     

基于多传感器数据融合的温室温度采集

温室具有空间大且温度场分布受多种参数影响大等特点。基于这些特点，本文提出了基于多传感器数据检测与数据融合技术的温室环境温度采集方法。在多传感器采集数据基础上，采用分布图法去除疏失误差，同时采用基于均值的递推估计融合的方法对采集的数据进行融合。仿真结果表明，采用这种方法可以提高温度采集的精度，同时有效地消除了由于传感器失效引起的误差。     

目标跟踪中基于自适应模糊控制的数据融合方法研究

提出一种基于自适应模糊控制的数据融合方法。利用反向传播学习算法对其参数进行优化 ,并针对杂波环境中的单目标跟踪问题进行了仿真研究。仿真结果表明 ,该方法计算量小 ,能较好地处理不确定信息     

基于多传感器数据融合的温室温度采集

温室具有空间大且温度场分布受多种参数影响大等特点。基于这些特点,本文提出了基于多传感器数据检测与数据融合技术的温室环境温度采集方法。在多传感器采集数据基础上,采用分布图法去除疏失误差,同时采用基于均值的递推估计融合的方法对采集的数据进行融合。仿真结果表明,采用这种方法可以提高温度采集的精度,同时有效地消除了由于传感器失效引起的误差。     

基于数据融合的自适应神经网络模糊控制系统设计

基于数据融合的思想,提出一种非线性系统的自适应神经网络模糊控制器的设计方法。该方法利用数据融合技术降低了模糊控制器的输入维数,简化了模糊控制器的设计。用自适应神经模糊推理系统的神经网络自学习功能完成模糊控制器的设计。仿真结果表明,自适应神经网络模糊控制系统性能优于采用普通的模糊控制器的情况,为数据融合与智能系统技术在非线性系统中的应用作了有益的探索.     

基于多传感器数据融合技术的臭氧监测系统设计

针对臭氧在进行保鲜和消毒时的特点和要求,设计了一种基于多传感器数据融合技术的监测系统,用来严格监测臭氧浓度。系统采用自主设计且拥有专利的臭氧传感器进行数据采集,并通过搭建无线传感器网络实现对臭氧浓度的实时监测。为了提高数据的准确度,首先要剔除可疑数据,然后选择适当的算法对数据进行数据融合。仿真结果表明:数据融合后所得到的融合值更加平稳,可靠性高,通过选择适合的融合算法可以提高臭氧浓度采集的精度。     

多传感器数据融合技术及其应用

多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域,并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。     

基于多传感器数据融合的回转窑烧结温度检测和控制方法

烧结带火焰温度检测是工业回转窑控制的关键和难点，基于图像处理的温度检测又容易受到现场粉尘和烟雾的干扰，据此提出一种利用模糊技术进行多传感器数据融合的温度趋势判别方法，并结合现场实现归纳了进行融合的数据种类，建立了实时专家系统控制策略，工业实践表明，该方法鲁棒性强，准确率高，具有很强的实用性。     

基于神经网络的多传感器数据融合的分散型网络结构系统

多传感器数据融合在日益复杂的工业、军事等领域变得越来越重要,在实现方法上,神经网络由于其自身特点在该领域显示出广阔的应用前景。针对以往解决方案的不足,提出分散式的网络结构模型,详细描述了层次模型及各层次组成模块的工作原理及实现方法,然后提出高怪规划层的概念,用于实现分散型的网络结构。最后,进行了仿真实验,用实际数据论述该算法。     

多传感器数据融合系统的软件实现

多传感器数据融合技术的软件包括以下部分：基本数据分析，人机介面及显示，通信软件及数据融合算法。提出了编写数据融合软件的基本思路及实现方法，并介绍了国外在这方面的现状。     

无损检测中基于模糊逻辑的多传感器数据融合

模糊逻辑在多传感器数据融合中得到广泛的应用，但是基于模糊逻辑的多传感器数据融合在无损检测中的应用还是一个崭新的课题，本文给出了一种新的用于无损检测数据融合的模糊逻辑结构，并且给出了隶度函数以及运算符的定义，最后给出了例子阐明了这种结构在无损检测中的应用。     

多传感器数据融合仿真系统的设计与实现

随着多传感器数据融合技术在C^3I领域中的广泛应用,针对目前C^3I系统的研制和发展情况,结合多传感器数据融合的特点,采用目前非常流行的面向对象程序设计技术,设计了多传感器数据融合仿真系统的体系结构、信息流程、功能模块、数学模型,最终实现了多传感器数据融合仿真系统,并对其效能进行了科学的评估。仿真系统具有模块化、灵活性强和可移植性好等特点。     

一致性多传感器数据融合方法的改进

多传感器数据融合是指将经过集成处理的多传感器数据进行合成，形成对外部环境某一特征的一种表达方式的过程。本文首先介绍了Ｌｕｏ［１］的一致性多传感器数据融合方法。然后，针对Ｌｕｏ方法的不足之处，改进了一致性融合方法。该改进方法计算量小，能简便、快速地确定一致性的传感器数据。     

基于多传感器的信息数据融合技术在电力系统中的应用

论述了多传感器信息数据融合技术的概念、原理、方法及当前数据融合研究中存在的主要问题;以信息融合技术为研究对象,结合电力系统的实际特点,提出多传感器信息数据融合技术在电力系统各领域应用中亟待解决的问题、解决方案及发展方向。     

基于数据融合的入侵防御模型

首先分析了目前比较热门的入侵防御系统的体系结构,并指出了传统单个入侵防御系统会导致单点故障、拒绝正常服务等一系列问题,同时还存在不能检测分布式协作攻击和未知攻击及性能等问题。为了解决传统IPS上述的缺点,在原有的两类入侵事件的基础上重新划分,把入侵事件分为三类,并结合多传感器数据融合技术和入侵容忍技术提出一种深度入侵防御模型。最后通过仿真实验验证了该模型检测和防御入侵的可行性。     

基于信息融合的娱乐机器人目标识别

运用电、磁、图像等各种信息的融合，提出了一种比较有效地用于娱乐机器人目标识别的方法，进行了仿真并通过了实际运行的检验。